В аналитике данных используются различные методы статистики для анализа, интерпретации и извлечения значимой информации из данных. Вот несколько основных методов статистики, которые часто применяются в аналитике данных:
- Сбор данных:
- Рандомизированные контролируемые эксперименты: Эксперименты, в которых участники случайным образом распределяются по разным группам, чтобы уменьшить влияние внешних факторов.
- Наблюдение: Сбор данных в реальном мире без вмешательства исследователя.
- Описательная статистика:
- Центральные тенденции: Среднее, медиана, мода.
- Меры изменчивости: Дисперсия, стандартное отклонение, диапазон.
- Инференциальная статистика:
- Доверительные интервалы: Оценка интервала, в пределах которого с определенной вероятностью находится истинное значение параметра.
- Статистические тесты: t-тест, z-тест, анализ дисперсии (ANOVA), тесты на соответствие распределению.
- Регрессионный анализ:
- Линейная регрессия: Построение модели для оценки влияния одной переменной на другую.
- Множественная регрессия: Анализ влияния нескольких независимых переменных на зависимую.
- Кластерный анализ:
- K-средних: Группировка данных в k кластеров на основе схожести.
- Иерархическая кластеризация: Построение дерева кластеров для представления структуры данных.
- Временные ряды:
- Анализ временных рядов: Изучение трендов, сезонности и цикличности в данных.
- Прогнозирование: Использование моделей для предсказания будущих значений временных рядов.
- Машинное обучение:
- Классификация и регрессия: Применение алгоритмов машинного обучения для построения моделей предсказания.
- Кластеризация: Использование алгоритмов кластеризации для группировки данных.
- Программирование и визуализация:
- Использование языков программирования: Например, Python, R, SQL для обработки и анализа данных.
- Визуализация данных: Создание графиков, диаграмм и дашбордов для наглядного представления результатов.
В статистике существует множество различных статистических критериев, которые используются для различных целей, таких как проверка гипотез, сравнение групп, анализ зависимостей и т. д. Ниже перечислены некоторые из наиболее распространенных критериев:
- t-тест:
- Одновыборочный t-тест: Используется для сравнения среднего значения выборки с известным или предполагаемым средним значением в генеральной совокупности.
- Двухвыборочный t-тест: Сравнивает средние значения двух независимых выборок.
- ANOVA (анализ дисперсии):
- Однофакторный ANOVA: Используется для сравнения средних значений трех или более групп.
- Двухфакторный ANOVA: Расширение однофакторного ANOVA для учета влияния двух факторов.
- Хи-квадрат тест (χ²-тест):
- Хи-квадрат тест независимости: Проверяет наличие зависимости между двумя категориальными переменными.
- Хи-квадрат тест соответствия: Проверяет, насколько наблюдаемое распределение соответствует ожидаемому распределению.
- Критерий Манна-Уитни:
- Непараметрический тест для сравнения двух независимых выборок.
- Критерий Вилкоксона (ранговый тест Уилкоксона):
- Непараметрический тест для сравнения двух связанных выборок.
- Корреляционный анализ:
- Коэффициент корреляции Пирсона: Измеряет линейную зависимость между двумя количественными переменными.
- Коэффициент корреляции Спирмена: Непараметрическая альтернатива коэффициенту корреляции Пирсона, учитывающая порядковые значения.
- Логистическая регрессия:
- Используется для анализа зависимости между зависимой бинарной переменной и независимыми переменными.
- Критерий Фишера (F-тест):
- Используется для сравнения дисперсий двух выборок.